Chapter4 Text versus Bytes An Array of Sequences 本章讨所有的序列包括list,也讨论Python3特有的str和bytes。 也涉及,list, tuples, arrays, queues。 概览内建的序列 分类 Container swquences: 容器类型数据 list, tuple collections.deque: 双向queue。 Flat sequences: 只存放单一类型数据 str, bytes, byt...
>>> marx_list = ['Groucho', 'Chico', 'Harpo'] >>> marx_tuple = ('Groucho', 'Chico', 'Harpo') >>> marx_dict = {'Groucho': 'banjo', 'Chico': 'piano', 'Harpo': 'harp'} >>> marx_set = {'Groucho', 'Chico', 'Harpo'} >>> marx_list[2] 'Harpo' >>> marx_tuple[2]...
4.使用布尔数组进行筛选:注意这里可以使用list或者array,使用Series的话会出错,NotImplementedError或者ValueError,前者是Series的index与待切片DataFrame的index不同时,后者是index相同时报的错,可以自己实现体会一下。与.loc使用布尔数组,可以使用list,array,也可以使用Series,使用Series时index需要一致,否则会报IndexingError 5...
给定size的参数可以是整数或整数元组: selected_array = rng.choice(data, p=probabilities, replace=True, size=(5,5))#array([[ 1, 6, 4, 1, 1],# [ 2, 0, 4, 12, 0],# [12, 4, 0, 1, 10],# [ 4, 1, 5, 0, 0],# [ 0, 1, 1, 0, 7]]) 工作原理… default_rng例程创...
random_ints = rng.integers(1, 20, endpoint=True, size=10) # array([12, 17, 10, 4, 1, 3, 2, 2, 3, 12]) 为了检查随机浮点数的分布,我们首先需要生成一个大数组的随机数,就像我们在步骤1中所做的那样。虽然这并不是严格必要的,但更大的样本将能够更清楚地显示分布。我们生成这些数字如下: ...
使用list构造函数创建一个defaultdict作为default_factory。 ② 如果word最初不在index中,则调用default_factory来生成缺失值,这种情况下是一个空的list,然后将其分配给index[word]并返回,因此.append(location)操作总是成功的。 如果没有提供default_factory,则对于缺失的键会引发通常的KeyError。
In [12]: import numpy as np In [13]: data = np.arange(10) In [14]: data Out[14]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) In [15]: plt.plot(data) 图9-1 简单的线图 虽然seaborn这样的库和pandas的内置绘图函数能够处理许多普通的绘图任务,但如果需要自定义一些高级功能的话...
markersize or ms: float markevery: [None | int | length-2 tuple of int | slice | list/array of int | float | length-2 tuple of float] path_effects: unknown picker: float distance in points or callable pick function ``fn(artist, event)`` ...
To make a numpy array, you can just use the np.array() function. All you need to do is pass a list to it, and optionally, you can also specify the data type of the data. If you want to know more about the possible data types that you can pick, go to this guide or consider ...
Python 3.5 should also see the implementation of PEP 461 — Adding % formatting to bytes and bytearray. A list of encodings supported by Python is available at Standard Encodings in the codecs module documentation. If you need to get that list programmatically, see how it’s done in ...